ターンテーブルシーケンサはテクノビートを保持しています

6コースの食事のあなたのコンセプトが家禽のナゲットのほとんどの順序であるならば、あなたは料理人の間で笹の多くの動きの増加を逃したかもしれません。その概念はあなたがプラスチック製のパウチで食べ物を封印しています、そしてそれを正確な温度で保持されている水浴中で調理することです。その温度はあなたよりもはるかに低いので、料理時間は長いですが、結果は均等に調理されていると同様に調理プロセス中に多くの濡れを失いません。もちろん、温度を制御するのは、マイクロコントローラや[Kasperkors]に最適な作業です。公開はデンマーク語にありますが、Google Equateは恐ろしいことです。 魅力的な構成は、Arduino Mega、ディスプレイ、耐水温度プローブ、ならびにいくつかのチャンスを利用しています。ただし、翻訳は部品リストに少し秋を降りていますが、「地球」に「地面」を代用している場合は、安全になるはずです。真のエピクリシャンの場合、タイプは関数と同じくらい重要です。下記の装置のビデオを見ることができます。 スイッチ、LED、およびリレーはすべて非常に基本的な運賃です。仕事の本物の心臓は温度制御です。多くのコントローラは、温度を保持するためにPID（比例/積分/微分）を利用していますが、この仕事はより実用的なアプローチを取ります。設定点から温度があるとは正確には、コントローラは暖房の側面を異なる方法で駆動するだけでなく、さらに多くの場合調整することが多いです。例えば、温度が2度を低い場合、加熱の観点は常に残される。ただし、加熱態様は10秒間実行されますが、5秒待ち、アルゴリズムは温度を再度読み取ります。 温度を正確に正確に正確に正確に正確にすることについては、議論が大幅に議論されています。どうやら、魚のようなもののために、多種多様な気温は問題ではありません。しかしながら、卵は、それらのタンパク質が変性することができるので、厳しい管理を厳しくする。 温度が非常に高いか低くなると、貧弱な温度センサーが沸騰することはない場合、全体のAffairをシャットダウンするセキュリティリレーも同様です。アルドイーノの故障でさえ仕事が止まらないことを確実にするために、バイメタルコイルでそれをすることについて考えているかもしれません。 私たちは他の魅力的なさまざまなビデオ設定を見ました。もちろん、あくたらんだ鍋で作られた能力がもちろんです。それがどのように見えるかに関係なく、これらの仕事はあなたのウエストラインを助けるつもりはないでしょう。

[Hydraphix本部]は、この1つで名前を獲得しました。彼はハイドロの代わりに鉱油を利用している間、彼はそれのグラフィックで素晴らしい仕事をしました。懸念の「IT」は、ミネラルオイルでいっぱいの透明な容器、ならびに循環ファンとのオーバークロックラズベリーPI 3です。 Nintendo 64エミュレータを実行している間に1.45 GHzでPIを実行していないため、40°Cと50°Cの間で発生しました。循環ファンは5ボルトのコンピュータのUSBファンです。油が本当に動いているかどうかを知るのは難しいですが、私たちは非常に確信しています。 鉱油は導電性ではなく、高電圧乗算器板上の要素間のアークを止めるために頻繁に利用されているが、それらの要素は常に互いに半田付けされる。あなたが鉱油を扱ったことがあるならば、あなたはそれがすべてのヌークとカーニーに忍び寄ることを理解しており、私たちがこの上のさまざまなUSBコネクタの中の（非はんだ付けされていない）連絡先の間でその方法を働くかもしれないかどうかにかかわらず、私たちの質問をします。ラズベリーPI。ほとんどの場合、しかし、私たちの人々はそれを経験したことがあり、それはそれほど潜気性に証明することができます。 私たちはこの種の液浸冷却を見ました、しかし、アルドイーノで行われていたが、通常、ボードはちょうど開かれた容器に入るだけです。下のビデオでは、[Hydraphixix]は彼がディスプレイに値する何かを見つけるために状況を構築することを取り込む注意を示しています。 LEDは素晴らしい現代的な外観を提供します。いくつかのプラスチック水族館の植物、宝箱、そして周りに浮かぶいくつかの偽の魚。あなたはそれがあふれると思いますか？結果に加えて滑らかな外観はそれを努力に値する価値があると考えています。 水冷ラズベリーPIこの方法では、この方法でプログラムがショートアウトされますが、私たちはチューブに循環した水、そして加工された部品とは肉体的にチップと連絡を取り合うことを見ました。それから同様に最も簡単なアプローチがありますが、手頃な価格の銅シムはもっと標準的な暖かいシンクを作るのと同じくらい多く発生しました。

Sir Winston Churchillは、「ウィザード戦争」として第二次世界大戦を話しました。同盟国と軸力の両方が戦場で互いに電子的な利点を得るためにレースにありました。現時点では多くの技術が生まれました – それらのうちの1つはコード化されたメッセージを解読する機能です。この達成を達成することができたガジェットは現代のコンピューターへの前兆でした。 1946年に、アメリカ軍は、コンピュータと同様にENIAC、または電子数値積分器を設立しました。 17,000を超える真空管を利用すると、ENIACは以前のすべての電気機械的コンピュータよりも数桁早かった。しかしながら、科学者の恍惚とした大部分がプログラム可能だったという部分でした。それは、人工知能（AI）の概念を増加させるであろうプログラム可能なコンピュータの概念でした。 時間が前進するにつれて、コンピュータはより速くほど小さくなるようになりました。トランジスタ半導体の作成はマイクロプロセッサに増加し、これはコンピュータプログラミングの進歩を促進した。 AIは蒸気を拾い始めました、そしてPunditsはすぐに私たち自身のコンピュータインテリジェンスがどのように超えるかを正確に宣言し始めました。 Elizaのようなプログラムやブロックのようなプログラムは、将来的に早く早くなるにつれて、彼らは間違いなく人間が早くなるにつれて、彼らは人間のように信じることができるでしょう。 しかし、それはまもなくこれがそうではないだろうことを削除されました。これらおよび多くの他のAIプログラムは、彼らがしたものではなく、それらのものもしなかった、またはそれらのアルゴリズムは適応可能であった。彼らは彼らの特定の課題で「スマート」でも、彼らの行動から知的判断について考えても、彼らは任意のタスクを理解していなかっただけでなく、通常の知的能力にろうそくを保持していなかったかもしれませんでしたラットラット、人間にしてください。 ニューラルネットワーク AIが1980年代後半に夕日に消えたので、ニューラルネットワークの研究者が多くの必要な資金を得ることができました。ニューラルネットワークは、1960年代がAI研究によって積極的に血栓を血統していることを考慮して周りでありました。それが誇大宣伝のように生きていないことが明らかになるまで、リソースの飢えていませんでした。コンピュータとは異なり、オリジナルのAIが基づいていたもの – ニューラルネットワークには、メモリを保存するためのプロセッサまたは中央の場所がありません。 ディープブルーコンピュータ ニューラルネットワークはコンピュータのようにプログラムされていません。それらは、その入力を発見する機能を提供する方法でリンクされています。このようにして、それらは哺乳動物脳と似ています。結局のところ、巨大な写真では脳は非常にあるパターンで一緒に連結されたたくさんのニューロンです。脳へのニューラルネットワークの類似点は、それらがコンピュータベースのAIで幻滅したものの関心を獲得した。 1980年代半ばには、NetTalkの名前によるビジネスは、少なくとも表面上に読み取ることができたニューラルネットワークを開発しました。それは話されている言語に手紙のパターンをマッピングすることを発見することによってこれをすることができました。少し時間の後、それは私的な言葉を話すことを発見しました。 NetTalkは、世界中のニュースヘッドラインを捕まえ、人間の創意工夫の勝利として驚かされました。しかしながら、エンジニアリングの観点から、それが全く難しくなかったのです。それは何も理解しませんでした。それはサウンドでパターンに一致しました。しかし、それはコンピュータベースのAIが多くの問題があったものであることが学びました。 最終的に、ニューラルネットワークは、コンピュータベースのAIと同様の運命を経験するでしょう – 多くの人々が人々が予想されたものを作成できなかった後にフェードするだけでなく、興味のある誇大宣伝のみを経験するでしょう。 新世紀 AIの進歩における21世紀のSAWビットへの移行。 1997年に、IBMSディープブルーは、一連のチェスの試合で自分のゲームで[Garry Kasparov]を破ったときに短いヘッドラインを作った。しかし、濃い青は知的だから勝ちませんでした。それはすぐに速いので勝ちました。深い青はチェスを理解していませんでした。まったく同じ方法で計算機が数学を理解していません。 Googleの開始主義の例映像は視認中に階層の中央から取られます。 現代の時代は、AIとまったく同じ技術の多くを見ました。 Googleは、階層構造と統合されたニューラルネットワークを利用していても、いくつかの魅力的な発見をしています。そのうちの1つはInceptionismと呼ばれるプロセスです。ニューラルネットワークは有望ですが、それらはまだ真の人工の知性への削除の道を表示しない。 IBMのワトソンは、JEOPARDYのトッププレーヤーのいくつかを最も財用することができました。ワトソンを「スマート」として信じるのは簡単ですが、真実からさらに何もありません。ワトソンは、情報を非常に早く閲覧することによってその答えを回収します。それが言っていることを本当に理解する能力はありません。